Business Intelligence vs. Data Analytics: Forstå forskjellene

Business intelligence og dataanalyse er to viktige teknikker som moderne virksomheter utnytter for å få verdifull, nøyaktig forretningsinnsikt.

Begge disse metodene hjelper deg med å visualisere, analysere og forstå data relatert til virksomheten din, kunder, konkurrenter og bransjen du tilhører.

Dette kan hjelpe deg med å ta bedre forretningsbeslutninger, lage fruktbare strategier, forbedre driften, oppnå bedre salg og inntekter, finne mønstre og forutsi fremtidige trekk.

Selv om forretningsintelligens og dataanalyse begge spiller avgjørende roller og kan brukes om hverandre på forskjellige områder, betyr disse begrepene forskjellige for forskjellige bransjer.

Begge har ulike krav og arbeidsomfang. De trenger varierende ferdigheter for å hjelpe bedrifter med å blomstre med bedre beslutningstaking ved hjelp av datadrevne resultater oppnådd med disse teknikkene.

Derfor er det vanskelig for bedrifter å ta det riktige valget mellom de to.

I denne artikkelen vil jeg diskutere forretningsintelligens og dataanalyse og forskjellene mellom dem basert på deres typer, mål, fordeler, begrensninger og applikasjoner for å hjelpe deg med å velge riktig metode for organisasjonen din.

La oss begynne!

Hva er Business Intelligence?

Business intelligence (BI) er en prosess der innsamling og lagring av nåværende og tidligere data skjer for å analysere disse dataene og ta teknologidrevne forretningsbeslutninger fra dem. Dette vil forbedre virksomheten din samt fortjenestemarginen.

BI kombinerer ulike metoder som datautvinning, forretningsanalyse, dataverktøy, datavisualisering, bedriftens beste praksis og infrastruktur. Dermed kan den tilby raske dataoppsummeringer som lar virksomheten din gå videre i dagens datadrevne verden.

I tillegg kan BI bidra til å frigjøre markedsførings- og salgspotensialet ditt og innovere nye forretningsevner.

Videre hjelper business intelligence organisasjoner med å tilpasse seg nye markedsstrategier, drive gunstige endringer og eliminere ineffektivitet. Det gjør det mulig for bedrifter å vite om de siste trendene og få tilgang til robuste dataanalysefunksjoner.

Videre kan du bruke denne metoden til å oppnå mange ting, for eksempel raskere problemløsning, forretningsvekst og prediksjon av fremtidige utfall.

Mål: Det primære målet med business intelligence er å filtrere viktig forretningsinformasjon og videreføre en analyse av den gitte informasjonen over en bestemt tidsramme. Og du trenger business intelligence-verktøy for å utføre disse kjedelige oppgavene. De vil hjelpe deg med å oppnå høyere markedseffektivitet, slik at du kan ligge i forkant av konkurrentene.

I stedet for å bruke magefølelsen og forutsetningene dine, kan du derfor ta perfekte forretningsbeslutninger med nøyaktige historiske data. Den utfører dataanalyse for å lage sammendrag, rapporter, kart, grafer, dashbord og diagrammer slik at brukerne kan kjenne den sanne naturen til virksomheten din.

Business intelligence kan håndtere store mengder ustrukturerte og strukturerte data som hjelper til med å identifisere og utvikle nye strategier for å samle flere forretningsmuligheter.

Hva er dataanalyse?

Dataanalyse (DA) er en prosess eller strategi for å samle inn, inspisere, rense, lagre, transformere, spørre og modellere data. Hovedmålet er å generere innsikt som kan hjelpe organisasjoner med å ta informerte forretningsbeslutninger.

Det ligner på business intelligence. Dataanalyse kan imidlertid være en del av BI som først og fremst fokuserer kun på analyseprosessen.

Selv om dataanalyse ofte brukes i en bedrift, er det ikke et etterretningsverktøy. Derimot er dataanalyse en strategi som brukes i den tekniske prosessen med å administrere data, fra gruvedrift til transformering. Det krever et stort datavolum for å finne aktuelle trender og løse større problemer i løpet av et tidsspørsmål.

Dataanalyse innebærer med andre ord at maskiner eller mennesker finner, tolker, visualiserer og identifiserer mønstrene i dataene. Det kan hjelpe deg med å finne:

• Trender
• Anomalier
• Outliers
• Muligheter
• Risikoer

Dataanalyse brukes av bedrifter og andre felt for å ta nøyaktige og bedre datadrevne beslutninger for å forutsi fremtidig forretningsvekst. Prosessene og teknikkene som brukes i dataanalyse er automatisert med nye teknologier som kunstig intelligens (AI) algoritmer.

Dermed brukte bedrifter med et konkurransedyktig mål i markedet dataanalyse for å opprettholde og utvide kundebasen. Generelt bruker den beregningsmessige og statistiske teknikker for å finne relasjoner, mønstre og trender i datasett. I tillegg bruker den spesielle teknikker og teknologier, som datavisualiseringsprogramvare, Big Data-plattformer, ML-algoritmer, etc.

Business Intelligence vs. Data Analytics: Typer

Typer Business Intelligence

Det er to hovedkategorier av BI – Tradisjonell BI og Moderne BI.

Tradisjonell business intelligence: I tradisjonell BI finner du strukturerte data fra virksomheters interne kilder, som økonomi, salg og lagerdata. Disse typer data samles inn og lagres i datavarehus for å analysere dem videre ved hjelp av SQL-baserte verktøy, inkludert dashboard, rapportering og OLAP-kuber.

Eksempler: Salgsanalyse, operasjonell ytelsesanalyse og finansiell rapportering.

Moderne forretningsintelligens: I denne kategorien bruker BI de nyeste teknologiene for å tilby selvbetjening og sanntidstilgang til en rekke data fra en rekke kilder. Den lar deg enkelt utforske, identifisere og analysere data gjennom visualiseringer, dashbord og NLP.

I tillegg inkorporerer den ML-algoritmer for å automatisere dataoppdagelse, analyse og forberedelse, noe som gjør det jevnere og enklere å få innsikt.

Eksempler: Dataoppdagelse, sanntidsrapportering, prediktiv analyse, selvbetjeningsanalyse og mer.

Typer av dataanalyse

Det finnes fire forskjellige typer dataanalyse; hver har en annen tilnærming og fokus.

Beskrivende analyser: Dette involverer historiske dataanalyser som hjelper virksomheten din med å få innsikt i tidligere data. Den oppsummerer disse tidligere dataene i KPIer slik at du kan forstå bedriftens ytelse.

Eksempler: Nettstedtrafikkanalyse, kundetilfredshetspoeng, salgsrapporter osv.

Diagnostisk analyse: Dette analyserer tidligere data for å forstå «hvorfor», som hvorfor salgsrapporter var nede i fortiden. Den oppdager årsaken og undersøker problemet ved å analysere forhold og mønstre i dataene.

Eksempler: kundeavgangsanalyse, analyse av ansatteomsetning og analyse av produktfeil.

Prediktiv analyse: I denne analysen kan du bruke ML-algoritmer og statistiske modeller for å lage spådommer om fremtidige utfall ved å bruke historiske data. Dette lar virksomheter identifisere muligheter og potensielle risikoer før de oppstår.

Eksempler: Forutsigelse av kundens levetidsverdi, etterspørselsprognoser og svindeloppdagelse.

Preskriptiv analyse: Dette er en slags analyse der du bruker innsikt og data for å gi viktige forslag slik at nødvendige handlinger kan iverksettes for å oppnå et definert mål. Den lar deg ta beslutninger ved hjelp av handlingskraftig innsikt.

Eksempler: prisoptimalisering, markedsføringskampanjeoptimalisering og forsyningskjedeoptimalisering.

Ved å bruke analysene ovenfor tar bedrifter informerte beslutninger, forbedrer driften og oppnår en perfekt markedsfordel.

Business Intelligence vs Data Analytics: Funksjoner

Funksjoner av Business Intelligence

Noen viktige funksjoner ved BI inkluderer:

• Avansert analyse: Det hjelper deg med å utføre komplisert datamanipulasjon. Dette muliggjør regresjonsanalyse slik at du kan analysere sammenhenger mellom uavhengige og avhengige variabler.
• Rapportering: Du kan bygge og distribuere rapporter uten IT-hjelp. Du kan også planlegge det for å sikre automatisk levering av rapporter til gjentakende tider.
• Datavisualisering: Dette lar deg presentere kompliserte data i enklere formater. BI-verktøy kan lage sofistikerte og avanserte visualiseringer som enkelt formidler data.
• Geospatial analyse: Med den geografiske kartfunksjonaliteten kan du enkelt finne posisjoner i kartvisningen. BI-verktøy tar dataene dine og konverterer dem til kartografiske og grafiske representasjoner slik at du enkelt kan se geografiske data.
• Databehandling: Det innebærer å blande, utforske, rense og forberede data for analyse. Den kombinerer ulike datasett for å bygge et nytt. Dette hjelper også med å utforske informasjon for å avdekke nyere trender, egenskaper, interessepunkter og mønstre.

Andre funksjoner ved forretningsintelligens er utvidet analyse, prediktiv analyse, brukerspesifikk sikkerhet, selvbetjeningsanalyse og dataintegrasjon.

Funksjoner ved dataanalyse

Noen av dens avgjørende funksjoner er.

• Dataforberedelse og krangel: Ideen med denne prosessen er å gjennomføre dataforberedelsesprosedyrer én gang i løpet av det pågående prosjektet. Dette hjelper til med å utarbeide en iterativ modell for det samme prosjektet om nødvendig. Datakrangel utføres under modellkonstruksjon og iterativ analyse for å eliminere feil og kombinere komplekse data for å lette analyse og tilgjengelighet.
• Datautforskning: Dette er den første fasen av å analysere data er datautforskning. Det innebærer visualisering av data for å få innsikt i flere mønstre eller regioner som trenger ytterligere identifikasjon.
• Skalerbarhet: For å vertikalt skalere opp eller ned et system, trengs en raskere server, sammen med minne og kraftige prosessorer. Dette bruker mindre energi og nettverksutstyr og er den eneste midlertidige kuren for dataanalyseplattformer.
• Versjonskontroll: Det er en kildekontroll eller prosessen med å vedlikeholde spor og kontrollere endringer i programvarekode.
• Datasikkerhet: Denne funksjonen er nyttig for å forhindre at data blir uautorisert tilgang eller blir stjålet eller ødelagt når som helst. Det omfatter logisk programsikkerhet, lagringsenhetssikkerhet, fysisk maskinvaresikkerhet og mer.

Business Intelligence vs Data Analytics: Komponenter

Komponenter av Business Intelligence

Business intelligence har fem komponenter:

• OLAP: Online Analytical Processing (OLAP) hjelper bedriftsledere med å sortere og velge aggregerte data og overvåke dem strategisk.
• Avansert analyse: Denne komponenten av BI hjelper deg med å få statistikken for et bestemt produkt og en bestemt tjeneste. Den lar deg forutsi produktytelsen i markedet.
• Datavarehus: Dette innebærer lagring av enorme data til fordel for flere avdelinger i en bedrift.
• Sanntids-BI: Dette hjelper deg med å holde styr på endrede markedsføringstrender. Med denne komponenten kan markedsføringsteamet kunngjøre spesielle rabatter og tilbud for å fange kundenes oppmerksomhet og engasjere seg på nettstedet.
• Datakilder: Det innebærer å ta rå informasjon og lage datakilder systematisk ved hjelp av flere applikasjoner. BI-verktøy bruker disse datasettene til å bygge grafer, tabeller og sektordiagrammer.

Komponenter av dataanalyse

Det er fem komponenter i dataanalyse:

• Datainnsamling: Dette er den første fasen av dataanalyse som innebærer å samle inn data både internt og eksternt for virksomheten din. Dataene kommer fra mange kilder, som operasjonssystemer, web- og sosiale medier-data, transaksjonsdata, maskindata, etc.
• Dataanalyse: Når data er samlet inn, må de analyseres. Dette er en prosess hvor du kan bruke statistiske teknikker for å rense og undersøke dataene for å samle nyttig informasjon. Dataanalyse hjelper til med å identifisere mønstre, forutsi fremtiden og oppdage anomalier.
• Rapportering av resultater: I denne komponenten kan du dele innsikt og ta informerte beslutninger basert på funnene dine. De vanlige metodene som brukes til å rapportere resultater inkluderer å presentere funnene i et dashbord, generere rapporter og lage infografikk.
• Forbedre prosesser: Dette innebærer å endre måten data samles inn, behandles og analyseres på. Det endrer også beslutningsprosessene basert på dataene.
• Datadrevet kultur: Du kan skape en kultur der alle kan bruke data til å ta effektive beslutninger. Dette hjelper med å lære opp ansatte i bruk av dataanalyse og gir dem tilgang til ressurser. For å bygge en datadrevet kultur må du følge noen tips:

Gjør dataene tilgjengelige

Lær ansatte på databruk

Oppmuntre til datadrevet kultur

Skap en ansvarlighetskultur

Business Intelligence vs Data Analytics: Applikasjoner

Applikasjoner av Business Intelligence

Business intelligence kan implementeres i flere bransjer, for eksempel:

• Detaljhandel: BI brukes til å forutsi kundeetterspørsel og analysere etterspørselssvingninger over tid. Dette bidrar til å optimere lagerstørrelsen for å møte kundenes krav.
• Bank: BI hjelper finansinstitusjoner, og banker identifiserer deres kundebase. Dette lar dem planlegge sine markedsføringsstrategier. Banker kan også se sine resultatmålinger ved hjelp av Business Intelligence.
• Bil: BI hjelper til med å optimalisere produksjon, HR, markedsføring, forskning, distribusjon og finansfunksjoner i bilindustrien. Dette gjøres for å muliggjøre effektiv beslutningstaking.
• Produksjon: BI forbedrer kommunikasjonen med leverandørene og standardiserer transaksjonene. Den kan forutsi produktetterspørselen som vil optimalisere varelageret, anskaffelsen og produksjonsstørrelsen ytterligere.

Andre anvendelser av BI er innen gjestfrihet, farmasøytiske tjenester, FMCG, luftveier, distribusjon og logistikk, med mer.

Applikasjoner av dataanalyse

Noen bruksområder for dataanalyse er:

• Transport: Dataanalyse kan brukes til å løse trafikkproblemer og forbedre reiseopplevelsen ved å forbedre transportintelligens og -systemer.
• Utdanning: Politikere bruker denne teknologien for å øke ledelsesbeslutninger og læreplaner.
• Markedsføring og annonsering: Markedsførere og annonsører bruker dataanalyse for å kjenne sitt publikum og få bedre konverteringsfrekvenser.
• Logistikk og levering: Dataanalyse kan brukes til bedre leveringsprosesser og produktiv arbeidsflyt i logistikkbransjen. Dette bidrar til å forbedre bransjeytelsen og øke kundebasen din.

Andre applikasjoner for dataanalyse er nettsikkerhet, søkeresultater på Internett, svindeloppdagelse og mer.

Business Intelligence vs. Data Analytics: Rask sammenligning

Parametere Business Intelligence Data Analytics ScopeBI refererer til dataene som kreves for å forbedre forretningsbeslutninger. Dataanalyse gjør det mulig å transformere rådata til et forståelig format som brukes til analyse og forutsigelse av fremtiden. Funksjonalitet Hovedmålet med BI er å tilby støtte til bedrifter i å ta informerte beslutninger, lage bedre strategier og hjelpe dem å vokse. Det primære målet er å modellere, forutsi, rense og transformere dataene i henhold til forretningsbehovene dine. Implementering BI er implementert ved hjelp av flere BI-verktøy. Det kan bare implementeres ved å bruke tidligere data som er lagret i datamars eller datavarehus. Dataanalyse implementeres ved hjelp av flere datalagringsverktøy. Det avhenger av strategien og tilnærmingen designet av selskapet under implementeringen. FeilsøkingsmetoderDen kan feilsøkes ved hjelp av en foreslått modell som konverterer data til et meningsfylt format. BI-verktøy lar deg bruke teknologien uten riktig kodingskunnskap. Mange verktøy tilbyr dra-og-slipp-grensesnitt for å visualisere og bygge dashboards. CodeData-analyse involverer programmeringsspråk som brukes til å utføre komplekse analyser. Programmeringsspråk som R eller Python er obligatoriske. Du kan være BI-fagarbeider uten kjernekunnskaper om sannsynlighet og lineær algebra. MatematikkDu kan være BI-profesjonell uten kjernekunnskaper om sannsynlighet og lineær algebra. Datavarehus er obligatorisk siden det transformerer data for å øke kvaliteten av data. Statistikk BI involverer beskrivende statistikk, inkludert gjennomsnitt, median og gjennomsnitt. Dataanalyse involverer konklusjon og beskrivende statistikk for å forstå data på en bedre måte og finne verdifull innsikt. DatatypeBI utføres kun på strukturerte data kuratert for å analysere forretningsdata .Dataanalyse har ingen begrensning. Analytikere kan videreføre analyseprosessen med lyd-, tekst- og videoformater. Datakvalitetsrapporter utføres på et bestemt tidspunkt basert på brukstilfellene til virksomheten din. Det er ikke avhengig av datavarehus for å analysere data. Rapporter Rapporter utføres på et bestemt tidspunkt basert på brukstilfeller for din virksomhet. Dataanalyse er fleksibel og brukes til ulike brukstilfeller.

Konklusjon

Business intelligence og dataanalyse er to lignende konsepter, men med forskjellige tilnærminger. Tatt i betraktning de siste markedstrendene, er det økende bruk av teknikker som business intelligence og dataanalyse for å få praktisk innsikt og forbedre virksomheten.

Dataanalyse bidrar til å forbedre virksomhetens effektivitet og drift med nyttig innsikt ved å analysere de aggregerte dataene. På den annen side hjelper BI med å utnytte data best mulig for å ta faktabaserte, solide forretningsbeslutninger.

Derfor er det en komplisert oppgave å velge en mellom dem. Det er best å velge en av dem eller begge basert på forretningskrav, operasjoner, scenarier og brukstilfeller.

Du kan også utforske de beste plattformene for forretningsintelligens og analyse